产品质量数据统计

厂家需要做一批产品，每个产品有多个指标。为了对比加工过效果，通过不同的渠道或工艺来实现。

每种工艺的质量统计结果保存一个表格，每个表格有多个衡量指标，每个指标放在每一列，第一行是指标名。

厂家根据统计结果来判断产品的性能定位和工艺的选取。

···

def plot_bar(pdobjs, colname, barnames, bartot, tspace):

"""

:param pdobjs: pandas的绘图数据

:param colname: 绘图指标名

:param barnames: 不同bar的名字

:param bartot: 不同bar的数据量总数

:param tspace: 每组的宽度

"""

nums = len(pdobjs)

tspace = tspace / nums

colors = ["#ff0000", "#00ff00", "#0000ff", "#ffff00", "#ff00ff", "#00ffff", "#000000"] * (nums // 7 + 1)

fig, ax = plt.subplots()

for idn, pdobj in enumerate(pdobjs):

tdata = np.array([float(i2) for i2 in pdobj.index]) + idn * tspace

tstr = [str(i2) for i2 in tdata]

plt.bar(tdata, pdobj.values / bartot[idn], color=colors[idn], width=tspace,

label=barnames[idn] + ":" + str(bartot[idn]), tick_label=tstr)

for tx, ty in zip(tdata, pdobj.values):

plt.text(tx, ty / bartot[idn], str(ty), ha="center")

# yticks = np.arange(0, 1, 10)

# plt.yticks(yticks)

ax.yaxis.set_major_formatter(ticker.PercentFormatter(xmax=1, decimals=1))

plt.xticks(rotation=-90)

plt.ylabel("同类百分比")

plt.legend() # 显示标签

plt.title(colname)

# 保存单指标图片

plt.savefig('C:\统计表\\' + colname + '.png', format='png')